CN109472014A - 一种错题集自动识别生成方法及其装置 - Google Patents

一种错题集自动识别生成方法及其装置 Download PDF

Info

Publication number
CN109472014A
CN109472014A CN201811279154.3A CN201811279154A CN109472014A CN 109472014 A CN109472014 A CN 109472014A CN 201811279154 A CN201811279154 A CN 201811279154A CN 109472014 A CN109472014 A CN 109472014A
Authority
CN
China
Prior art keywords
topic
wrong
mistake
stem
examination question
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201811279154.3A
Other languages
English (en)
Inventor
吴冬华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Red Pine Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Nanjing Red Pine Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Red Pine Information Technology Co Ltd filed Critical Nanjing Red Pine Information Technology Co Ltd
Priority to CN201811279154.3A priority Critical patent/CN109472014A/zh
Publication of CN109472014A publication Critical patent/CN109472014A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00—Handling natural language data
    • G06F40/10—Text processing
    • G06F40/166—Editing, e.g. inserting or deleting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/26—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion
    • G06V10/267—Segmentation of patterns in the image field; Cutting or merging of image elements to establish the pattern region, e.g. clustering-based techniques; Detection of occlusion by performing operations on regions, e.g. growing, shrinking or watersheds
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
    • G06V30/10—Character recognition
    • G06V30/14—Image acquisition
    • G06V30/148—Segmentation of character regions
    • G06V30/153—Segmentation of character regions using recognition of characters or words

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明公开一种错题集自动识别生成方法及装置，该方法是通过用户拍照或扫描获取错题图像信息；使用基于A.I算法的识别模块进行文字和图片识别技术，获取错题的题干和答案；将错题题干与试题库题目进行对比，并标注出试题库中题目与错题的相似度评价值；将相似度高的题目存入用户错题库，形成用户错题集；形成完整的错题集后，可再次有针对性的进行用户培训学习，大幅度提高学习效率。

Description

一种错题集自动识别生成方法及其装置
技术领域
本发明涉及教育、培训技术领域，具体涉及一种错题集自动识别生成方法及其装置。
背景技术
目前，许多教育、培训机构，包括学校都是定期通过试卷对学生进行考核，为了批改试卷方便，每份试卷一般都会有对应的答题卡。每一次考核，学校都需要人工重新编辑排版试卷、制作对应的答题卡，最后还要人工阅卷。
近年来，随着信息技术和教育信息化的不断升级发展，计算机和人工智能技术已经逐步应用于日常的教育教学各项活动中。在教学中，教师们已经习惯于通过读卡器对答题卡上的标识记号进行识别从而实现自动评卷。
例如在中国专利文献CN105096678A中，公开了一种用于辅助自动评判数学题答题质量的方法及装置，其中，所述方法包括：基于电子识别出的待识别对象，获取待识别对象的一阶谓词逻辑，其中待识别对象包括：题干和学生答案；基于题干的一阶谓词逻辑及已知的数学知识生成与所述题干相关的知识库；判断所述学生答案的一阶谓词逻辑是否在所述知识库中，以及是否符合所述知识库的逻辑；若在所述知识库中且符合所述知识库的逻辑，则确定所述学生答案正确；若不在所述知识库中，则判断基于符号运算是否能推导出所述学生答案的一阶谓词逻辑；若基于符号运算能够推导出所述学生答案的一阶谓词逻辑，则确定所述学生答案正确。实现了对数学题辅助自动评判，有效提高评判效率，节省人员成本。
但是对于错题，无法进行自动识别和处理，以形成完整的错题集形式。
发明内容
本发明要解决的问题是提供一种自动识别题干和答案，可将答案区域擦除形成错题集的错题集自动识别生成方法。
为解决上述技术问题，本发明采用的方案是：该错题集自动识别生成方法，包括以下步骤：
(1)获取错题图像信息，通过拍照或扫描进行错题图像信息获取，拍照或扫描后会通过矩形修改框初步识别试题范围，矩形框可以进行手工调整，调整后确定保存错题图像信息；
(2)通过基于A.I的识别模块对错题图像信息进行文字和图片识别，识别出错题图像信息中的错题题干和答案；
(3)对错题图像信息中无法识别出错题题干文字和图片的，由用户将错题的答题部分或其他书写项进行擦除，保留题干部分，并存入用户错题库；
(4)对错题图像信息中能够识别出错题题干文字和图片的，将错题题干与试题库题目进行相似度对比，对试题库中每个题目进行相似度评价，并标注相似度值；
(5)将试题库中相似度100％的题目自动存入用户错题库，没有100％相似度的题目按照相似度从高到低进行排序，由用户进行选择相似度最高或题意最贴近原题的题目存入用户错题库，诺试题库中没有贴近的题目，将原题目存入用户错题库；
(6)最终将存入该用户错题库中的所有题目形成错题集。
采用上述技术方案，首先获取已经批阅完成的试卷中错题的图像信息，可以是拍照或扫描，也可以是其他图像抓取方式，排除了正确试题，获取错误试题的图像信息；在步骤(2)中，将错题中的题干信息和答案信息加以区分，这样，方便进行题干(一般为印刷体)进行识别，或将题目答案区域予以擦除，重新进行数据的存储和输出，形成完整的错题集形式，方便用户调取错题部分，可再次有针对性的进行培训学习，并可以针对性对相似题目进行推送，大幅度提高学习效率。
优选的，在所述步骤(1)中，已经批阅完成的试题来自于试卷、作业、或习题集中。
已经批阅完成的试题来自于包括但不限于试卷、作业、习题集等等。
预先收集试题的题干和答案信息作为试题库，将错题题干与试题库题目进行相似度对比，对试题库中每个题目进行相似度评价，并标注相似度值。
优选的，在所述步骤(5)中，根据错题图像信息识别区分出获取到错题的题干与预先收集到的试题的题目信息进行比对；若是比对成功，直接调用试题库中的试题作为错题集内容，若比对不成功，该错题不在试题库中，则将该错题作为错题集内容。
优选的，在所述步骤(4)中，所述试题来自于试卷中，每道试题题干文字、图片被识别并计算出一个特征值，并在题库中搜索出特征值相同或相似的题目依据特征值相似度进行排序选择。
如果试题不在预先收集试题的试题库中，则通过进行拍照，拍照后会通过矩形修改框初步识别试题范围，矩形框可以进行手工调整，调整后确定保存拍照图片，此图片提交到识别程序进行分析，识别这些标识点来确定试题的范围并对图片内容进行解析，识别出题目的文字，保存。根据矩形框，可以把一道试题从整张图片中完整的截取出来，只需对截取的图片进行识别，把文字识别后存入，形成试题数据。
本发明还提供一种错题集自动识别生成装置，基于智能终端开发应用程序，包括有：
错题提取单元，通过具有拍照或扫描功能器件进行错题图像信息获取，拍照或扫描后会通过矩形修改框初步识别试题范围，矩形框可以进行手工调整，确定并提取错题图像信息；
试题识别单元，采用基于A.I的文字和图像识别模块，识别将所述错题提取单元中的错题的题干和答案，并错题题干与试题库题目进行相似度对比，对试题库中每个题目进行相似度评价；
试题库单元，用于存储预先收集的试题题干和答案信息作为试题库；
错题库单元，用于存储用户错题集；
试题显示单元，从所述错题库单元中提取出来的试题在所述试题显示单元中显示出来供用户答题练习使用；
附图说明
下面结合附图和本发明的实施方式进一步详细说明：
图1是本发明错题集自动识别生成方法流程图；
图2是本发明错题集自动识别生成装置的结构图。
具体实施方式
如图1所示，本发明的错题集自动识别生成方法，包括以下步骤：
(1)获取错题图像信息，通过拍照或扫描进行错题图像信息获取，拍照或扫描后会通过矩形修改框初步识别试题范围，矩形框可以进行手工调整，调整后确定保存错题图像信息；
(2)通过基于A.I的识别模块对错题图像信息进行文字和图片识别，识别出错题图像信息中的错题题干和答案；
(3)对错题图像信息中无法识别出错题题干文字和图片的，由用户将错题的答题部分或其他书写项进行擦除，保留题干部分，并存入用户错题库；
(4)对错题图像信息中能够识别出错题题干文字和图片的，将错题题干与试题库题目进行相似度对比，对试题库中每个题目进行相似度评价，并标注相似度值；
(5)将试题库中相似度100％的题目自动存入用户错题库，没有100％相似度的题目按照相似度从高到低进行排序，由用户进行选择相似度最高或题意最贴近原题的题目存入用户错题库，若试题库中没有贴近的题目，将原题目存入用户错题库；
(6)最终将存入该用户错题库中的所有题目形成错题集。
在所述步骤(1)中，已经批阅完成的试题来自于试卷、作业、或习题集中；预先收集试题的题干和答案信息作为试题库，待用户完成答题后，对试卷、作业、或习题集进行批阅，将批阅后的错题图像信息中错题题干与试题库题目进行相似度对比，对试题库中每个题目进行相似度评价，并标注相似度值。
在所述步骤(5)中，根据错题图像信息识别区分出获取到错题的题干与预先收集到的试题的题目信息进行比对；若是比对成功，直接调用试题库中的试题作为错题集内容，若比对不成功，该错题不在试题库中，则将该错题作为错题集内容。
本实施例还包括一种实现上述方法的错题集自动识别生成装置，基于智能终端开发应用程序，如图2所示，包括有：
错题提取单元，通过具有拍照或扫描功能器件进行错题图像信息获取，拍照或扫描后会通过矩形修改框初步识别试题范围，矩形框可以进行手工调整，确定并提取错题图像信息；
试题识别单元，采用基于A.I的文字和图像识别模块，识别将所述错题提取单元中的错题的题干和答案，并错题题干与试题库题目进行相似度对比，对试题库中每个题目进行相似度评价；
试题库单元，用于存储预先收集的试题题干和答案信息作为试题库；
错题库单元，用于存储用户错题集；
试题显示单元，从所述错题库单元中提取出来的试题在所述试题显示单元中显示出来供用户答题练习使用；
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明；凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种错题集自动识别生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)获取错题图像信息，通过拍照或扫描进行错题图像信息获取，拍照或扫描后会通过矩形修改框初步识别试题范围，矩形框可以进行手工调整，调整后确定保存错题图像信息；
(2)通过基于A.I的识别模块对错题图像信息进行文字和图片识别，识别出错题图像信息中的错题题干和答案；
(3)对错题图像信息中无法识别出错题题干文字和图片的，由用户将错题的答题部分或其他书写项进行擦除，保留题干部分，并存入用户错题库；
(4)对错题图像信息中能够识别出错题题干文字和图片的，将错题题干与试题库题目进行相似度对比，对试题库中每个题目进行相似度评价，并标注相似度值；
(5)将试题库中相似度100％的题目自动存入用户错题库，没有100％相似度的题目按照相似度从高到低进行排序，由用户进行选择相似度最高或题意最贴近原题的题目存入用户错题库，诺试题库中没有贴近的题目，将原题目存入用户错题库；
(6)最终将存入该用户错题库中的所有题目形成错题集。
2.根据权利要求1中所述的错题集自动识别生成方法，其特征在于，在所述步骤(1)中，已经批阅完成的试题来自于试卷、作业、或习题集中。
3.根据权利要求2中所述的错题集自动识别生成方法，其特征在于，在所述步骤(4)中，预先收集的试题题干和答案信息作为试题库。
4.根据权利要求3中所述的错题集自动识别生成方法，其特征在于，在所述步骤(5)中，根据错题图像信息识别区分出获取到错题的题干与预先收集到的试题库题目信息进行比对；若是比对成功，直接调用试题库中的试题作为错题集内容，若比对不成功，该错题不在试题库中，则将该错题作为错题集内容。
5.根据权利要求4中所述的错题集自动识别生成方法，其特征在于，在所述步骤(4)中，所述试题来自于试卷中，每道试题题干文字、图片被识别并计算出一个特征值，并在题库中搜索出特征值相同或相似的题目依据特征值相似度进行排序选择。
6.一种错题集自动识别生成装置，基于智能终端开发应用程序，其特征在于，包括有：
错题提取单元，通过具有拍照或扫描功能器件进行错题图像信息获取，拍照或扫描后会通过矩形修改框初步识别试题范围，矩形框可以进行手工调整，确定并提取错题图像信息；
试题识别单元，采用基于A.I的文字和图像识别模块，识别将所述错题提取单元中的错题的题干和答案，并错题题干与试题库题目进行相似度对比，对试题库中每个题目进行相似度评价；
试题库单元，用于存储预先收集的试题题干和答案信息作为试题库；
错题库单元，用于存储用户错题集；
试题显示单元，从所述错题库单元中提取出来的试题在所述试题显示单元中显示出来供用户答题练习使用。
CN201811279154.3A 2018-10-30 2018-10-30 一种错题集自动识别生成方法及其装置 Pending CN109472014A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811279154.3A CN109472014A (zh) 2018-10-30 2018-10-30 一种错题集自动识别生成方法及其装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811279154.3A CN109472014A (zh) 2018-10-30 2018-10-30 一种错题集自动识别生成方法及其装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109472014A true CN109472014A (zh) 2019-03-15

Family

ID=65666261

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811279154.3A Pending CN109472014A (zh) 2018-10-30 2018-10-30 一种错题集自动识别生成方法及其装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109472014A (zh)

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109767663A (zh) * 2019-03-22 2019-05-17 河南城建学院 一种线性代数考试题出题系统
CN110033662A (zh) * 2019-03-29 2019-07-19 金华市花儿教育咨询有限公司 一种题目信息采集的方法及系统
CN110147434A (zh) * 2019-05-23 2019-08-20 联想(北京)有限公司 一种信息处理方法和电子设备
CN110210309A (zh) * 2019-04-30 2019-09-06 宜春宜联科技有限公司 错题识别方法、系统、可读存储介质及设备
CN110222678A (zh) * 2019-04-30 2019-09-10 宜春宜联科技有限公司 一种题目分析方法、系统、可读存储介质及电子设备
CN110348444A (zh) * 2019-05-31 2019-10-18 浙江米猪控股有限公司 基于深度学习的错题收集方法、装置及设备
CN110781395A (zh) * 2019-10-25 2020-02-11 广东小天才科技有限公司 题目推荐方法、装置及终端设备
CN111353066A (zh) * 2020-02-20 2020-06-30 联想(北京)有限公司 信息处理方法及电子设备
CN111753617A (zh) * 2019-12-17 2020-10-09 广东小天才科技有限公司 一种错题信息的整理方法及电子设备、存储介质
CN111753816A (zh) * 2019-12-16 2020-10-09 广东小天才科技有限公司 一种错题信息的采集方法及电子设备、存储介质
CN111881285A (zh) * 2020-07-28 2020-11-03 扬州大学 一种错题收集及重难点知识提取方法
CN112016607A (zh) * 2020-08-20 2020-12-01 上海松鼠课堂人工智能科技有限公司 一种基于深度学习的错因分析方法
CN112381099A (zh) * 2020-11-24 2021-02-19 中教云智数字科技有限公司 一种基于数字教育资源的录题系统
CN112669181A (zh) * 2020-12-29 2021-04-16 吉林工商学院 一种教育实践培训的考核方法
CN112766125A (zh) * 2021-01-12 2021-05-07 徐州金林人工智能科技有限公司 一种基于机器学习算法的试题上传工具及其上传方法
CN115841670A (zh) * 2023-02-13 2023-03-24 福建鹿鸣教育科技有限公司 一种基于图像识别的作业错题收集系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102521516A (zh) * 2011-12-20 2012-06-27 北京商纳科技有限公司 一种自动生成错题本的方法及系统
WO2016041423A1 (zh) * 2014-09-16 2016-03-24 科大讯飞股份有限公司 用于文字性客观题的智能阅卷方法及系统
CN106023009A (zh) * 2016-05-05 2016-10-12 广东小天才科技有限公司 一种试卷试题库建立方法及系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102521516A (zh) * 2011-12-20 2012-06-27 北京商纳科技有限公司 一种自动生成错题本的方法及系统
WO2016041423A1 (zh) * 2014-09-16 2016-03-24 科大讯飞股份有限公司 用于文字性客观题的智能阅卷方法及系统
CN106023009A (zh) * 2016-05-05 2016-10-12 广东小天才科技有限公司 一种试卷试题库建立方法及系统

Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109767663A (zh) * 2019-03-22 2019-05-17 河南城建学院 一种线性代数考试题出题系统
CN110033662A (zh) * 2019-03-29 2019-07-19 金华市花儿教育咨询有限公司 一种题目信息采集的方法及系统
CN110210309A (zh) * 2019-04-30 2019-09-06 宜春宜联科技有限公司 错题识别方法、系统、可读存储介质及设备
CN110222678A (zh) * 2019-04-30 2019-09-10 宜春宜联科技有限公司 一种题目分析方法、系统、可读存储介质及电子设备
CN110222678B (zh) * 2019-04-30 2022-02-01 宜春宜联科技有限公司 一种题目分析方法、系统、可读存储介质及电子设备
CN110147434A (zh) * 2019-05-23 2019-08-20 联想(北京)有限公司 一种信息处理方法和电子设备
CN110348444A (zh) * 2019-05-31 2019-10-18 浙江米猪控股有限公司 基于深度学习的错题收集方法、装置及设备
CN110781395A (zh) * 2019-10-25 2020-02-11 广东小天才科技有限公司 题目推荐方法、装置及终端设备
CN111753816A (zh) * 2019-12-16 2020-10-09 广东小天才科技有限公司 一种错题信息的采集方法及电子设备、存储介质
CN111753816B (zh) * 2019-12-16 2024-05-28 广东小天才科技有限公司 一种错题信息的采集方法及电子设备、存储介质
CN111753617A (zh) * 2019-12-17 2020-10-09 广东小天才科技有限公司 一种错题信息的整理方法及电子设备、存储介质
CN111353066A (zh) * 2020-02-20 2020-06-30 联想(北京)有限公司 信息处理方法及电子设备
CN111353066B (zh) * 2020-02-20 2023-11-21 联想(北京)有限公司 信息处理方法及电子设备
CN111881285A (zh) * 2020-07-28 2020-11-03 扬州大学 一种错题收集及重难点知识提取方法
CN112016607B (zh) * 2020-08-20 2021-06-22 上海松鼠课堂人工智能科技有限公司 一种基于深度学习的错因分析方法
CN112016607A (zh) * 2020-08-20 2020-12-01 上海松鼠课堂人工智能科技有限公司 一种基于深度学习的错因分析方法
CN112381099A (zh) * 2020-11-24 2021-02-19 中教云智数字科技有限公司 一种基于数字教育资源的录题系统
CN112669181A (zh) * 2020-12-29 2021-04-16 吉林工商学院 一种教育实践培训的考核方法
CN112669181B (zh) * 2020-12-29 2023-06-30 吉林工商学院 一种教育实践培训的考核方法
CN112766125A (zh) * 2021-01-12 2021-05-07 徐州金林人工智能科技有限公司 一种基于机器学习算法的试题上传工具及其上传方法
CN115841670A (zh) * 2023-02-13 2023-03-24 福建鹿鸣教育科技有限公司 一种基于图像识别的作业错题收集系统
CN115841670B (zh) * 2023-02-13 2023-05-12 福建鹿鸣教育科技有限公司 一种基于图像识别的作业错题收集系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109472014A (zh) 一种错题集自动识别生成方法及其装置
CN110348400B (zh) 一种评分获取方法、装置及电子设备
CN110110585B (zh) 基于深度学习的智能阅卷实现方法及系统、计算机程序
CN104199834B (zh) 从信息载体表面交互式获取远程资源并输出的方法及系统
CN106599887B (zh) 试卷答题区域识别及试题评阅方法、系统
CN110597806A (zh) 一种基于批阅识别的错题集生成与答题统计系统及方法
CN101334814A (zh) 一种自动化的扫描阅卷系统及阅卷方法
CN109902683A (zh) 试卷核分和成绩录入方法及系统
CN113360608B (zh) 人机结合的中文作文批改系统和方法
CN111553211A (zh) 试卷答案识别方法、系统、装置和计算机可读存储介质
CN110609833A (zh) 一种书本页码的识别方法、装置、家教机及存储介质
CN113159014A (zh) 基于手写题号的客观题批阅方法、装置、设备及存储介质
CN112347997A (zh) 一种试题检测识别方法、装置、电子设备及介质
CN116994467A (zh) 答题区域获取及电子作业处理的方法、系统、设备和介质
KR20130021684A (ko) 답안지 관리 시스템 및 그 방법
CN111754448A (zh) 一种基于图像采集分析的作业试卷信息采集的方法与装置
CN115050039A (zh) 自动化试卷分析方法、系统、电子设备、存储介质
KR102344144B1 (ko) 손글씨 인식을 통한 유아 학습 시스템
CN111738177B (zh) 一种基于姿态信息提取的学生课堂行为识别方法
CN114708127B (zh) 一种学生积分制综合考核方法及系统
Lu et al. Automatic scoring system for handwritten examination papers based on YOLO algorithm
CN115294573A (zh) 作业批改方法、装置、设备及介质
CN113903039A (zh) 一种基于颜色的答题卡答案区域采集的方法
Raundale et al. Optical mark recognition using open cv
Sharma et al. Image segmentation, classification and recognition methods for comics: A decade systematic literature review

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20190315

RJ01 Rejection of invention patent application after publication